## PERAMALAN STOK BAHAN BAKU DI CAFE VOSCO DENGAN METODE SES (SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING) BERBASIS WEBSITE
Farhan Rafi Alfandi, Yosep Agus Pranoto, Franciscus Xaverius Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918098@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  teknologi  informasi  menjadi  salah  satu  alat  untuk  bersaing  dalam bisnis, kemajuan teknologi  merupakan faktor yang sangat penting dalam  membantu kelancarnya kinerja dalam suatu  perusahaan.  Salah  satu  teknologi  tersebut  adalah  sistem  informasi  berbasis  komputer,  penyampaian informasi  yang  cepat  dapat  membantu  dalam  pengelolaan  informasi  dan  memberikan  kemudahan  dalam melaksanakan tugas sesuai  bidang keahliannya. Vosco Coffee  yang  berlokasi di  Kota Malang  merupakan toko yang  menjual  berbagai  kopi  dan  makanan.  Dalam  perkembangan  usahanya,  Vosco  Coffee  menambah  jumlah barang untuk memenuhi permintaan konsumen dan memberikan kepuasan pada konsumen. Permasalahan yang terjadi  dalam  mencatat,  menghitung  dan  mengelola  persediaan  barang  dagang  yang  mempengaruhi  nominal pengeluaran,  dan  pendapatan  bersih  café.  Terutama  pada  menu  Vosco  Coffee  yang  best  seller  atau  popular. Sehingga dibutuhkan sistem peramalan agar dapat memprediksi kebutuhan bahan kopi untuk konsumen dan sesuai dengan  stok  yang  dibutuhkan  berdasarkan  periode  tertentu.  Model  untuk  memprediksi  kebutuhan  bahan  kopi untuk konsumen  yaitu  menggunakan  model peramalan dengan  metode Single Exponential Smoothing. dimana metode ini merupakan metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan data masa lalu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa tahun lalu untuk menaksir nilai pada tahun yang akan datang (Rahmadeni &  Nurul,  2021).  Output  yang  terjadi  pada  peramalan  metode  Single  Exponential  Smoothing  agar  dapat memberikan sistem rekomendasi keputusan untuk Cafe Vosco dan pengoperasian secara komputerisasi dengan sistem  informasi.  Dari  data  yang  sudah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  Single  Exponential Smoothing maka didapatkan hasil keakurasian MAPE pada produk kopi Arabika 2,55%, Excelsa 2,39%, Robusta 1,85%, dan Liberica 1,97%. Sehingga dapat diketahui tingkat error tertinggi ada pada Kopi Arabica dengan 2,55%, dan tingkat error terendah pada Kopi Robusta dengan nilai 1,85%.
Kata kunci :  Peramalan, Prediksi penjualan, Single Exponential Smoothing, MAPE.
1. PENDAHULUAN
Bedasarkan kinerja dalam suatu perusahaan.Salah satu teknologi tersebut adalah sistem informasi  berbasis komputer, penyampaian  informasi yang  cepat  dapat  membantu  dalam  pengelolaan informasi  dan  memberikan  kemudahan  dalam melaksanakan tugas sesuai bidang keahliannya.
Vosco  Coffee  yang  berlokasi  di  Kota  Malang merupakan  toko  yangmenjual  berbagai  kopi  dan makanan.  Dalam  perkembangan  usahanya,  Vosco Coffee  menambah  jumlah  barang  untuk  memenuhi permintaan konsumen dan memberikan kepuasan pada konsumen. Permasalahan yang terjadi dalam mencatat, menghitung dan mengelola persediaan barang dagang yang  mempengaruhi  nominal  pengeluaran,  dan pendapatan  bersih  café.  Terutama  pada  menu  Vosco Coffee  yang  best  seller  atau  popular  saat  ini  Caffe Latte  dan  Cappucino.Sehingga  dibutuhkan  sistem peramalan  agar  dapat  memprediksi  kebutuhan bahankopi  untuk  konsumen  dan  sesuai  dengan  stok yang dibutuhkan berdasarkan periode tertentu.
Model memprediksi kebutuhan bahan kopi untuk konsumen  yaitu  menggunakan  model  peramalan dengan  metode  Single  Exponential  Smoothing. Metode  ini  merupakan  metode  peramalan  dengan mengadakan  penghalusan  atau  pemulusan  data  masa lalu,(Rahmadeni  &  Nurul,  2021).  Output  yangterjadi
pada peramalan metode Single Exponential Smoothing agar dapat memberikan sistem rekomendasi  keputusan  untuk  Vosco  Coffee  dan pengoperasian  secara  komputerisasi  dengan  sistem informasi. Sistem informasi ini dibangun menggunakan  PHP  karena  sifatnya  yang  dinamis sehingga  dapat  menyesuaikan  tampilan  membuat halaman  yangberubah  sesuai  input  dari  user, memproses form, dan dapat menyimpan data ke dalam database,  dimana  (database  yangdigunakan  adalah MySQL), MySQL
Berdasarkan  masalah  yang  dilakukan  penulis untuk  meramalkan  bahan  baku  penjualan  kopi  pada Vosco  Coffee  dan  menyediakan  sistem  untuk menghitung persediaan barang serta membuat laporan persediaan.  Sehingga  dibuat  penelitian  yang  berjudul “Peramalan Stok di Cafe Vosco dengan Metode Single Exponential Smoothing”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ghebyla  Najla Ayuni,  Devi  Fitrianah  padatahun  2019  dengan  judul Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  penjualan properti  berdasarkan  data  penjualan  PT  XYZ menggunakan  regresi  linear,  dengan  variabel  jumlah properti  yang  terjual  dan  periode  penjualan  properti.
Evaluasi akurasi prediksi dilakukan dengan menggunakan  MSE,  RMSE,  dan  MAPE.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  metode regresi  linear ini  memberikan  prediksi  penjualan  properti  yang sangat  baik,  sesuai  dengan  standar.(GN  Ayuni 2019)[1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Koko  Hermanto dan  Fidya  Rizqika  pada  tahun  2018  dengan  judul Metode  Regresi  yang  Tepat  untuk  Meramalkan Permintaan  Minyak  Solar  di  Kabupaten  Sumbawa. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  metode regresi yang tepat untuk meramalkanjumlah permintaan  bahan  bakar  minyak (BBM)  berupa solar di Kabupaten Sumbawa . Data yang diperlukan adalah data  jumlah  penjualan  minyak  solar  perbulan  pada tahun  2018.  Data tersebut  dianalisis  dengan  berbagai metode regresi untuk meramalkan jumlah permintaan variabel.  Pada  contoh  penelitian  relevan  yang  ada diatas,  semua  memiliki  tujuan  yang  sama,  yaitu meramalkan atau memprediksi penjualan pada periode berikutnya.  Memiliki  penelitian  sama  pada  pada penelitian  ini  menambahkan  sistem  informasi  yang akan digunakan untuk mempermudah mengakses data persediaan  barang,  menghitung  barang  yang  terjual serta  membuat  laporan  penjualan.  (Koko  Hermanto dan FidyaRizqika 2018)[2].
Dalam  penelitian  lanjutan  oleh  Ericson  Kwok dan Wilda pada tahun 2019, ditemukan bahwa masalah yang  sering  dihadapi  oleh  pemilik  usaha  tahu  adalah kesulitan  dalam  meramalkan  jumlah  kedelai  yang perlu disimpan sebagai  bahan  baku untuk pembuatan tahu  dalam  periode  tertentu.  Kesulitan  ini  muncul membangun  aplikasi  Sistem  Informasi  Manajemen persediaan  barang  pada  Jaya  Bakery.Peramalan  yang digunakan  dalam  penelitian  tersebut  yaitu  dengan metodeSingle  Moving  Average  yang  dimana  konsep ini untuk menentukan ramalanpada periode yang akan datang  yang  memerlukan data historis selama  jangka waktu tertentu (Muhammad, 2022)[4].

## 2.2. Forecasting
Heizer  dan  Render  (2015)  Peramalan  adalah elemen  kunci  dalam  operasi  bisnis  yang  tidak  dapat diabaikan.  Ini  menjadi  sangat  penting  ketika  Anda perlu menetapkan produksi masa depan, karena tanpa peramalan,  menentukan  jumlah  yang  sesuai  bisa menjadi  tugas  yang  sulit.  Peramalan  adalah  upaya untuk mengidentifikasi jumlah produk atau kelompok produk  yang  akan  dibutuhkan  di  masa  mendatang dengan  mempertimbangkan  batasan  atau  situasi tertentu,  bertujuan  untuk  mengelola  risiko  dan mengatasi ketidakpastian. [5].

## 2.3. Single Exponential Smoothing
Menurut  Rizky  Yudaruddin  (2019)  Single Exponential Smoothing merupakan metode peramalan yang  digunakan  untuk  data  stasioner  atau  data  yang relatif  stabil.  Exponential  Smoothing  Adjusted  for Trend digunakan untuk data yang memiliki trend atau
data  yang  memiliki  kecenderungan  peningkatan  atau penurunan dalam jangka panjang. [6].
Rumus pemulusan eksponensial tunggal : Ft₊₁ = α At-₁ + (1 - α) Ft-₁ (1) Persamaan 1 Keterangan :
Ft₊₁  =  perkiraan  untuk  musim  berikutnya  Ft-₁  = perkiraan periode sebelumnya α = konstanta pemulusan (0 ≤ = α < = 1) At-₁ = nilai saat ini dari periode sebelumnya

## 2.4. Mean Absolute Precentage Error (MAPE)
Menurut Pakaja (2012), MAPE (Mean Absolute Percentage Error) adalah alat statistik yang digunakan untuk  mengukur  keakuratan  suatu  model  statistik dalam  melakukan  prediksi  atau  peramalan  Dalam referensi  lain  MAPE  dikenal  juga  dengan  Mean Absolut  Percentage  Deviation  (MAPD)  .Selanjutnya, kita  akan  menghitung  rata-rata  kesalahan  presentase absolut.  MAPE  adalah  metrik  yang  mengukur persentase  perbedaan  antara  data  aktual  dan perkiraan.[7]  Nilai  MAPE  dapat  dihitung  dengan rumus berikut karena pemilik usaha tahu tidak selalu menentukan  dengan  pasti  berapa  jumlah  tahu  yang harus diproduksi.. (Ericson Kwok dan Wilda 2019)[3]. MAPE =(1) ∑ 𝑛 = | 𝐴𝑖 − 𝐹𝑖 | 𝑥 100% Keterangan : 𝐴𝑖 = Data aktual 𝐹𝑖 = Nilai ramalan 𝑛 = Ukuran sampel
Berdasarkan  rumus  tersebut,  selisih  data  aktual dengan  peramalan  dibagi  dengan  data  aktual, kemudian  nilainya  di  mutlakkan  (absolut).  Artinya MAPE akan selalu bernilai positif.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Untuk dapat mencapai keinginan dalam pembuatan  website  Peramalan  Penjualan  dengan Metode Single Exponential Smoothing Berbasis Web, maka perlu dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1) Studi Literatur Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  studi literatur,  yang  melibatkan  proses  pengumpulan, pembacaan,  pencatatan,  dan  analisis  bahan- bahan pustaka terkait.
2) Pengumpulan Data
Mengumpulkan  data  adalah  proses  mencari informasi  di  lapangan  yang  diperlukan  untuk menjawab pertanyaan penelitian. Kualitas pengumpulan data dan keahlian pengumpul data adalah  faktor  penting  untuk  memastikan  data yang  andal.  Selama  proses  pengumpulan  data, peneliti  perlu  bersikap  tekun,  sabar,  dan  tetap bersemangat tanpa merasa putus asa.
3) Perancangan Sistem Berdasarkan  teori-teori  yang  telah  disajikan, dapat  disarikan  bahwa  perancangan  sistem adalah  langkah  dalam  merancang  sistem  baru atau  meningkatkan  sistem  yang  ada  untuk
meningkatkan kinerjanya. Ini  melibatkan proses merancang elemen- elemen seperti input, output, dan  file.  Implementasi  juga  merupakan  bagian integral dari proses ini.
4) Pengujian Sistem
Dari  teori-teori  yang  telah  diuraikan,  dapat disimpulkan bahwa perancangan sistem melibatkan  proses  untuk  menciptakan  sistem baru  atau  meningkatkan  sistem  yang  sudah  ada dengan tujuan meningkatkan kinerjanya. Hal ini mencakup perancangan komponen seperti input, output,  dan  file,  dan  implementasi  juga merupakan bagian penting dari proses ini.

## 3.2. Flowchart Algoritma Metode
Flowchart  algoritma  metode  ini  menjelaskan bagaimana  alur  proses  perhitungan  metode  single exponential smoothing.
Gambar 1 Flowchart Algoritma Metode
Berdasarkan  gambar  diatas  proses  yang  berisi flowchart  sistem  yang  memiliki  proses  autentikasi login  yaitu  mencocokan  username  dan  password. Apabila  login  benar  maka  akan  masuk  menuju halaman  dashboard,  dilanjutkan  opsi  menu  barang, menu  penjualan,  danmenu  peramalan.  Untuk  menu barang  dapat  mengelola  keseluruhan  barang  yang tersimpan pada database. Menu penjualan merupakan rekapan penjualan yang terjadi pada Vosco Coffee dan memiliki  pengaruh  stok  pada  data  barang.  Menu peramalan  merupakan  rekomendasi  keputusan  untuk penentuan stok pada periode waktu kedepannya.
3.3. Flowchart Metode Single Exponential Smoothing (SES) Gambar  2  merupakan  bagan  alur  dari  proses peramalan penjualan pada website ini
Gambar 2 Flowchart metode Single Exponential Smoothing
Berdasarkan  Gambar  .2  Flowchart  merupakan representasi  dari  alur  sistematis  dari  metode  Single Exponential  Smoothing.  Dimulai  dari  pilih  input bahan  baku  yang  akan  diramal  (At),  selanjutnya memasukkan  nilai  alpha  interval  0  sampai  1. Memasukkan  rentang  waktu  yang  dibutuhkan  dalam peramalan,  dan  dilanjutkan  untuk  proses  peramalan. Menampilkan  hasil  prediksi  dan  dilakukan  proses pengujian  error  dengan  MAPE.  Apabila  opsi pengujian  error  tinggi  maka  dapat  diulang  dimulai tahapan  memilih  alpha,  namun  apabila  rendah peramalan selesai
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Perhitungan  Metode  Single  Exponential Smoothing (SES)
Perhitungan single exponential smoothing penulis  menggunakan  data  penjualan  bulan  januari 2021 hingga desember 2023. Data yang digunak yaitu data  penjualan  Cafe  Vosco.  Tabe1  Data  Transaksi Persamaan  atau  model  awal  yang  digunakan  dala proses  perhitungan  Single  Exponential  Smoothin adalah sebagai berikut:
Ft₊₁ = α At-₁ + (1 - α) Ft-₁ Keterangan :
Ft₊₁ = peramalan untuk periode selanjutnya Ft-₁ = peramalan periode sebelumnya α = konstanta smoothing (0 ≤ = α < = 1) At-₁ = nilai aktual periode

## Tabel 1 Peramalan Bahan Baku Arabica
Nama  Bahan Baku Bubuk Arabica alpha 0.5 No Tanggal Aktual Peramalan 1 January-22 7872 7872 2 February-22 7332 7872 3 March-22 7980 7602 4 April-22 7692 7791 5 May-22 8100 7741.5 6 June-22 7812 7920.75 7 July-22 7992 7866.375 8 August-22 8088 7929.1875 9 September-22 7752 8008.59375
Nama  Bahan Baku Bubuk Arabica alpha 0.5 10 October-22 7740 7880.296875 11 November-22 7848 7810.148438 12 Desember-22 8016 7829.074219 Januari-23 7922.537109 Sehingga  bahan  baku  yang  perlu  disiapkan untuk bulan Januari 2023 yaitu 7922.537109
Hasil  Pengujian  dengan  MAPE  pada  alpha  0.5 Kopi Arabica ditunjukan pada Tabel 2
Tabel 2 Pengujian MAPE No Periode Aktual Forcast Mape 1 Januari 2022 7872 7872 0 2 Februari 2022 7332 7872 73.649.754.5 00.818 3 Maret 2022 7980 7602 47.368.421.0 52.632 4 Apr-22 7692 7791 12.870.514.8 20.593 5 Mei 2022 8100 7741.5 44.259.259.2 59.259 6 Juni 2022 7812 7920.75 1.392.089.09 3.702 7 Juli 2022 7992 7.866.37 5 15.718.843.8 43.844 8 Agustus 2022 8088 79.291.8 75 19.635.571.2 16.617 9 Sep-22 7752 800.859. 375 33.100.328.9 47.368 10 Novemb er 22 7740 7.880.29 6.875 1.812.621.12 4.031 11 Oktober 2022 7848 78.101.4 84.375 0.482308390 67278 12 Desemb er 2022 8016 78.290.7 42.1875 23.319.084.4 87.275 Mape 2.56%
Pada  tabel  2  perhitungan  sistem  dengan menggunakan  alpa  0,5  untuk  produkarabika  diatas, hasil  dari  perhitungan  tersebut  menghasilkan  nilai mape  2.56%.  Sehingga  untuk  peramalan  berikutnya, jumlah bahan baku yang direkomendasikan yaitu pada January  2023  berjumlah  7922.537109375.  Hasil Perhitungan  Peramlan  Alpha  0.5  Kopi  Arabica ditunjukan pada Tabel 3
Tabel 3 Perhitungan Peramalan Alpha 0.5 Kopi
Arabica Pengujian dengan MAPE MAD MAPE 0 0 540 736.497.545 378 4.736.842.105 99 1.287.051.482 358.5 4.425.925.926 108.75 1.392.089.094 125.625 1.571.884.384
Pengujian dengan MAPE MAD MAPE 1.588.125 1.963.557.122 25.659.375 3.310.032.895 140.296.875 1.812.621.124 378.515.625 0.482308391 1.869.257.813 2.331.908.449 7.922.537.109 2.556.599.702
Pada tabel 3 dari perhitungan sistem alpa 0,1- 0,9 untuk produkArabika bisa disimpulkan bahwa alpa 0,1 dengan nilai 2.11% adalah alpa yang cukup baik Hasil Alpha dan MAPE ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Alpha dan MAPE Alpa Mape 0,1 2.11% 0,2 2.21% 0,3 2.31% 0,4 2.43% 0,5 2.56% 0,6 2.79% 0,7 2.82% 0,8 2.96% 0,9 3.11%
Pada  Tabel  4  pengujian  sistem  tabel  diatas menghitung nilai alpa dari 0,1 sampai 0,9 untuk semua jenis  kopi  dari  perhitugan  tersebut  hanya  nilai presentase  terkecil  saja  yang  diambil  untumelakukan sebuah  peramalan,  Pada  tabel  diatas  perbandingan nilai  MAPE  terkecil  dapat  disimpulkan  dari  bulan Januari  2022  hingga  Desember  2022  menghasilkan nilai kategori peramalan yang baik
Tabel 5 Hasil Alpa 0.1-0.9 Kopi Arabika,Kopi

## Robusta, Kopi Liberika,Kopi Excelsa
Alpha Jenis 0, 1 0, 2 0, 3 0, 4 0, 5 0, 6 0,
7 0, 8 0, 9 Arab ika 2. 1 2. 21 2. 31 2. 43 2. 56 2. 69 2. 82 2. 96 3. 11 1 % % % % % % % % % Robu sta 2. 7 2. 27 2. 02 1. 88 1, 86 1. 84 1. 84 1. 86 1. 96 6 % % % % % % % % % Liber ika 2. 5 2. 18 1. 96 1. 89 1. 93 2. 04 2. 17 2. 31 2. 48 1 % % % % % % % % % Exel sa 3. 1 2. 77 2. 58 2. 47 2. 39 2. 35 2. 42 2. 60 2. 80 8 % % % % % % % % %
Pada  Tabel  5  Kopi  Arabica  bisa  disimpulkan bahwa alpha 0,1 dengan nilai 2.11% adalah alpa yang cukup baik atau layak untuk dilakukan permalan pada produk jenis balian Tabel 5 Hasil Semua Jenis

## 4.2. Implementasi
1.Halaman Login
Berikut  adalah  tampilan  halaman  login  pada website peramalan penjualan stok bahan baku di Cafe Vosco
Gambar 3 Halaman Login
Pada Gambar 3 diatas Halaman ini berisi tentang halaman login, admin bisa memasukkanUsername dan Password  tampilan  diatas  jika  password  salah  akan munmcul pemberitahuan
2.Tampilan Dasboatd
Berikut adalah tampilan halaman Dasboard pada website peramalan penjualan stok bahan baku di Cafe Vosco
Gambar 4 Tampilan Dasboard
Pada Gambar 4 diatas Halaman kategori ini berisi tentang  tampilan  total  data  dari  tabel  data  jenis baru,data konsumen dan data transaksi yang sesuai
3.Tampilan Kategori
Berikut  adalah  tampilan  tambah  kategori  pada website peramalan penjualan stok bahan baku di Cafe Vosco
Gambar 5 Tampilan Kategori
Pada Gambar 5 diatas Halaman kategori ini berisi tentang jenis menu, dan harga, dari produkjenis menu Cafe Vosco pada halaman ini user bisa menambahkan data , edit datadan hapus data.
4.Tampilan Bahan Baku
Berikut  adalah  tampilan  Bahan  baku  pada website peramalan penjualan stok bahan baku di Cafe Vosco
Gambar 6 Tampilan Bahan Baku
Pada  Gambar  6  diatas  Halaman  bahan  baku  ini berisi tentang nama  bahan baku dan  indregedent dari jenis menu jika sudah memesan Cafe Vosco
5.Tampilan Data Transaksi
Berikut  adalah  Tampilan  Data  Transaksi  pada website peramalan penjualan stok bahan baku di Cafe Vosco
Gambar 7 Tampilan Data Transaksi
Pada  Gambar  7  diatas  Halaman  bahan  baku  ini berisi  tentang  mencetak  laporan  akan  muncul  form untuk diakses harus mengisi tanggal, bulan dan tahun yang akan dicetak setelah diisi akan muncul form pdf.
6.Tampilan Peramalan
Berikut adalah tampilan Peramalan pada website peramalan penjualan stok bahan baku di Cafe Vosco
Gambar 8 Tampilan Peramalan
Pada  Gambar  8  diatas  Halaman  Peramalan  ini berisi tentang jenis menu, periode, jumlah, pe, forcast, pada  halaman  ini  user  bisa  memilih  alpa  dan  jenis menu yang akan mau dilakukan peramalan.

## 4.3. Pengujian Fungsional Website
Pada  peneliti  ini  pengujian  fungsional  website dibuat  terkait  dengan  fitur-fitur  dan  fungsi  yang  ada apakah  bisa  berjalan  dengan  normal  atau  tidak.  jenis browser  dan  website  masih  berjalan  sesuai  dengan konsistensi  yang  telah  ditentukan.  Namun  pada browser Microsoft edge tampilan hasil pengujian bisa dilihat tabel dibawah.
Tabel 6 Pengujian Fungsional Website Fungsi Harapan Hasil uji Hasil Uji Google Chrome Microsoft Edge Login Menampilkan pesan password tidak sama Sesuai √ √ Halaman Dashboard Menampilkan grafik dan beberapa tabel Sesuai √ √ Kategori Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan didatabase Sesuai √ √ Tambah Data Jenis Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Ubah Data Jenis Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Hapus Data Jenis Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Data Konsumen Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Tambah Data Konsumen Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Ubah Data Konsumen Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Hapus Data Konsumen Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Data Transaksi Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Tambah Data Transaksi Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Laporan perhitungan Menampilkan CRUD (Create,Update, Delete) data jenis kopi yang akan disimpan di database Sesuai √ √ Peramalan Nota muncul otomatis setelah menginputkan penjualan Sesuai √ √ Logout Memastikan bahwa ketika pengguna mengeklik tombol logout, mereka dikeluarkan dari sesi mereka dan diarahkan ke halaman login Sesuai √ √ Bedasarkan  tabel  6  Pengujian  Fungsional dilakukan  pengujian  2  browser  yaitu  Microsoft  Edge dan  Google  Chrome  fungsi  didapatkan  hasil  sesuai yang diharapkan.

## 4.4. Pengujian Kuisoner
Pengujian  pada  user  pihak  di  Cafe  Vosco bertujuan untuk menegetahui beberapa tanggapan user aplikasi telah berjalan dengan baik.
Tabel 7 Pengujian Kuisoner No Pertanyaan Jawaban Sangat Setuju Setuju Kurang Setuju 1 Tampilan aplikasi peramalan bahan baku di Cafe Vosco menggunakan metode SES (Single Exponential Smoothing) 11 orang 9 orang - 2 fitur-fitur yang ada dalamaplikasi membantu dalam melakukan peramalan penjualan di Cafe Vosco dengan metode Single Exponential Smoothing? 6 orang 13 orang 1 orang 3 proses memasukkan data penjualan di Cafe Vosco kedalam sistem menggunakan antarmuka web berjalandengan lancar? 7 orang 13 orang -
No Pertanyaan Jawaban Sangat Setuju Setuju Kurang Setuju 4 informasi yang ada peramalan penjualan dicafe vosco menggunakan metodesingle exponential smoothing mudah di mengerti 8 orang 11 orang 1 orang 5 Aplikasi di Cafe Vosco dapat membantu pemilik Cafe Vosco dalam memprediksi penjualan 7 orang 13 orang -
Bedasarkan  tabel  7  Pengujian  Kuisoner  diatas maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  5  pertanyaan terhadap  20  orang  didapatkan  total  rata-rata  45% Sangat Setuju,37,5%Setuju,17,5% Kurang Setuju.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  pengujian  yang telah dikembangkan  bahwa  dengan  perhitungan  metode Single Exponential Smoothing, admin dapat mengetahui prediksi penjualan bahan baku kopi pada bulan  berikutnya,  sehingga  admin  bisa  menetapkan target penjualan yang bisa dicapai oleh mereka. Hasil pengujian fungsional website menunjukan menu dapat berjalan  sesuai  harapan  pada  Google  Chrome, Microsoft  Edge.  Hasil  dari  pengujian  metode mendapatkan  hasil  interpretasi  nilai  yang  cukup  baik dengan  nilai  rata-rata  MAPE  sebesar  2,55%  untuk Kopi  Arabica  dan  rata-rata  MAPE  sebesar  1,85% untuk Kopi Robusta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ghebyla Najla Ayuni dan Devi Fitrianah. (2019). Penerapan Metode RegresiLinear untuk Prediksi Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ.  Universitas Mercu Buana. Jakarta
[2] Koko Hermanto Universitas Teknologi Sumbawa; Fidya Rizqika Universitas Teknologi
Sumbawa  (2018).  Metode  Regresi  yang  Tepat untuk Meramalkan Permintaan  Minyak Solar di Kabupaten Sumbawa.
[3] KWOK,  Ericson;  SUSANTI,  Wilda.  Penerapan Metode  Regresi  Linier  dalam  Aplikasi  Sistem Peramalan  Jumlah  Bahan  Baku  untuk  Produksi Tahu. Jurnal
[4] RANCANG BANGUN SISTEM PREDIKSIPEMBELIAN BAHAN BAKU ROTI
MENGGUNAKAN METODE
SINGLE
MOVING AVERAGE Muhammad,2022
[5] Prediksi  Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ. Universitas  Mercu  Buana.  Jakarta  Janner, Simarmata. (2010).  Rekayasa  Perangkat  Lunak. Penerbit  Andi.  Yogyakarta  Kusuma,  Hendra. (2009). Manajemen Produksi : Perencanaan dan Pengendalian Produksi, Edisi 4. Andi. Yogyakarta
[6] Heizen-Render  peramalan  permintaan  adalah proyeksi  permintaan  untuk  produk  atau  jasa perusahaan Naïve Approach Jay Heizer & Barry Render  (2011:140),  Pendekatan  naif  adalah teknik peramalan yang mengasumsikan permintaan.
[7] O.  B.  D.  Marakas,  Management  System Information, New York, 2010.
[8] Simarmata (2010), aplikasi  berbasis web adalah sistem  perangkat  lunak  yang  berdasarkan  pada teknologi dan standar World WideWeb Consortium  (W3C).  Mereka menyediakan sumber  daya  web  spesifik  seperti  konten  dan layanan melalui sebuah antarmuka pengguna dan browser web.
[9] Rizky  Yudaruddin  (2019)  Single  Exponential Smoothing tergantung pada tiga bagian data yaitu actual  terkini,  perkiraan  baru,  dankonstanta smoothing.
[10] Pakaja  (2012),  Mean  Squared  Error  (MSE) dihitung dengan mengkuadratkan masing- masing  kesalahan  kemudian  dijumlahkan  dan ditambahkan  dengan  jumlah  observasi.  MSE merupakan rata- rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan nilai yang diamati